Ученые создали нейросетевую систему для распознавания рака кожи, способную уменьшить число ошибочных диагнозов. По мнению авторов исследования, внедрение этой разработки в качестве вспомогательного диагностического инструмента уменьшит влияние субъективных факторов при принятии врачебных решений и повысит точность выявления заболевания. Статья с результатами опубликована в IEEE Access. Рак кожи занимает одно из лидирующих мест среди онкологических заболеваний, и точная диагностика значительно увеличивает шансы пациентов на успешное лечение. По этой причине исследователи активно работают над автоматизированными системами поддержки диагностики. Специалисты СКФУ разработали мультимодальную нейросетевую систему классификации онкологических кожных поражений, адаптированную к работе с несбалансированными дерматологическими данными. Как пояснила один из соавторов, младший научный сотрудник лаборатории кафедры математического моделирования СКФУ Ульяна Ляхова, предложенная система сокращает число ложноотрицательных результатов благодаря использованию модифицированной функции перекрестной энтропии и обработке разнородных дерматологических данных с предварительным удалением волосяных структур. В СКФУ отметили, что точность распознавания по десяти диагностическим категориям у этой интеллектуальной системы составила 85,2%. Кроме того, алгоритм определяет пигментные кожные поражения с точностью на 15 процентных пунктов выше, чем визуальная оценка практикующих врачей. По словам исследователей, созданная в России система превосходит по показателям аналогичные зарубежные решения из Германии, Австрии и КНР. «Применение разработанного комплекса в работе дерматологов в качестве вспомогательного инструмента позволит снизить влияние человеческого фактора при принятии клинических решений, существенно уменьшить количество ошибочных диагнозов и повысить точность ранней идентификации рака кожи», — отметил заведующий кафедрой математического моделирования СКФУ Павел Ляхов. Ульяна Ляхова за работой© Фото: пресс-служба СКФУ1 из 2 Заведующий кафедрой математического моделирования СКФУ Павел Ляхов© Фото: пресс-служба СКФУ2 из 2